Thesis topics
Távközlési hívásadatok adatbányászata
title
Távközlési hívásadatok adatbányászata
institution
doctoral_school
supervisor
discipline
description
Kutatási célkitűzések:
A távközlési szolgáltatók elsők között vezettek be döntéstámogató rendszereikbe adatbányászati módszereket, napjainkban is népszerű alkalmazási területnek számít a távközlés. Az elmúlt években paradigmaváltás történt az adatbányászat területén is, a számítási kapacitások növekedésével sokkal, új eljárások megjelenésével lehetőség nyílik a hívásrekord (CDR – Call Detail Record) szintű hatékony adatfeldolgozásra. Ezen adatok feldolgozása nemcsak a klasszikus távközlési adatbányászati feladatokra, mint például a lemorzsolódás előrejelzésre, ügyfélszegmentációra, kampánymenedzsmentre vannak hatással, hanem új területeket is megnyitnak az adatbányászat előtt.
Kutatási feladatok:
A PhD hallgató feladata a paradigmaváltás hatására megnyílt új területek feltárása, a feladatok konkrét megfogalmazása, és gyakorlatban is jól használható, skálázható megoldások létrehozása:
Első lépésként a hívásrekordok részletes információit feldolgozó lemorzsolódási és szegmentációs eljárások létrehozása a cél. A ma ismert eljárások is ezen adatok felett működnek, de jellemzően azok előre meghatározott aggregátumait használják fel az egyes eljárások során. Ezen kutatási fázison belül kidolgozandó egy olyan viselkedésalapú predikciós módszertan is, ami a hívásadatok ismeretében nemcsak a jövőbeli lemorzsolódásra ad előrejelzést, hanem az ügyfél viselkedésének hívásszintű viselkedésvizsgálatára is. Az ezzel elérhető információk nemcsak az ügyfélkapocsolat menedzsment területén hasznosak, hanem kihasználhatóak a új tarifacsomagok kialakításánál is.
A kutatási második fázisában az adatbányászatot új alkalmazási fókuszba helyezzük. A hívásadatok ismeretében becsülhető az egyes ügyfelek ismeretségi köre. Az ismerősök és az adott ügyfél viselkedéstörténetét összehasonlítva feltárhatóakká válnak azok az ügyfelek, akik az adott ismeretségi körön belül hatással lehetnek a többiek szolgálathasználati szokásaira. A PhD hallgató feladata ezen ügyfelek azonosítása.
A hallgató kutatási iránya tehát a távközlési szolgáltatóknál a már ismert és az újonnan felmerülő adatbányászati feladatok területe különös tekintettel a hívásadatokból ügyféltörténet alapú megoldásokra.
Hazai és/vagy nemzetközi kapcsolatok a fenti témában:
Veszprémi Egyetem; GKI; T-csoport; Miskolci Egyetem, MTA SZTAKI
További információkat tartalmazó web-link:
http://adatbanyaszat.lap.hu
A távközlési szolgáltatók elsők között vezettek be döntéstámogató rendszereikbe adatbányászati módszereket, napjainkban is népszerű alkalmazási területnek számít a távközlés. Az elmúlt években paradigmaváltás történt az adatbányászat területén is, a számítási kapacitások növekedésével sokkal, új eljárások megjelenésével lehetőség nyílik a hívásrekord (CDR – Call Detail Record) szintű hatékony adatfeldolgozásra. Ezen adatok feldolgozása nemcsak a klasszikus távközlési adatbányászati feladatokra, mint például a lemorzsolódás előrejelzésre, ügyfélszegmentációra, kampánymenedzsmentre vannak hatással, hanem új területeket is megnyitnak az adatbányászat előtt.
Kutatási feladatok:
A PhD hallgató feladata a paradigmaváltás hatására megnyílt új területek feltárása, a feladatok konkrét megfogalmazása, és gyakorlatban is jól használható, skálázható megoldások létrehozása:
Első lépésként a hívásrekordok részletes információit feldolgozó lemorzsolódási és szegmentációs eljárások létrehozása a cél. A ma ismert eljárások is ezen adatok felett működnek, de jellemzően azok előre meghatározott aggregátumait használják fel az egyes eljárások során. Ezen kutatási fázison belül kidolgozandó egy olyan viselkedésalapú predikciós módszertan is, ami a hívásadatok ismeretében nemcsak a jövőbeli lemorzsolódásra ad előrejelzést, hanem az ügyfél viselkedésének hívásszintű viselkedésvizsgálatára is. Az ezzel elérhető információk nemcsak az ügyfélkapocsolat menedzsment területén hasznosak, hanem kihasználhatóak a új tarifacsomagok kialakításánál is.
A kutatási második fázisában az adatbányászatot új alkalmazási fókuszba helyezzük. A hívásadatok ismeretében becsülhető az egyes ügyfelek ismeretségi köre. Az ismerősök és az adott ügyfél viselkedéstörténetét összehasonlítva feltárhatóakká válnak azok az ügyfelek, akik az adott ismeretségi körön belül hatással lehetnek a többiek szolgálathasználati szokásaira. A PhD hallgató feladata ezen ügyfelek azonosítása.
A hallgató kutatási iránya tehát a távközlési szolgáltatóknál a már ismert és az újonnan felmerülő adatbányászati feladatok területe különös tekintettel a hívásadatokból ügyféltörténet alapú megoldásokra.
Hazai és/vagy nemzetközi kapcsolatok a fenti témában:
Veszprémi Egyetem; GKI; T-csoport; Miskolci Egyetem, MTA SZTAKI
További információkat tartalmazó web-link:
http://adatbanyaszat.lap.hu
student count limit
1
deadline
2009-09-20